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数据管理在中小企业中的应用

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发表于 2022-3-15 15:41:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
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2020年4月,国务院首次提出数据为新的生产要素,数据成为驱动经济社会发展的新引擎,如何科学有效地管理数据成为越来越重要的任务。没有数据管理,数据不但不可以成为资产,反而可能会带来巨大的风险。
然而,很多中小企业认为,数据管理是大企业才需做的事,自己企业的数据量不大且维护的很好,根本没有必要去花费人力物力进行管理。需要指出的是,这种想法是片面的,一方面,数据管理可以有效地减少数据壁垒、节约存储资源、方便业务查询,无论是中小企业还是大企业都是适用的,另一方面,尽早的数据管理可以推进行业标准融合,为业务发展提供更大的支持。
那么,中小企业应该如何开始进行数据管理呢?针对中小企业的数据治理,可以归纳为“建治管用”四个字,分别对应标准建设、数据治理、数据管理、数据使用四个步骤,其中每个步骤又细分为几个小步骤。



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标准建设
标准建设是数据管理的前提条件,包括管理组织、治理流程、行业标准等,各企业可根据实际需求进行删减,其中管理组织约定了公司组织架构中不同岗位的职责描述,为数据管理提供政策支持,治理流程约定了治理的主要工作流程及要求,是数据治理的输入之一,行业标准则表示行业的相关数据、指标、描述等各维度的通用/强制要求,是数据管理的目标之一。
数据治理
数据治理是数据管理的基础工作,只有正确有效的进行数据治理,数据才可能最大的发挥自身的价值,数据治理包含两方面工作,一是对数据本身的标准化过程,即根据治理流程、行业标准等对数据进行标准化处理,如字段名称标准化、格式标准化、内容标准化等,二是根据业务需求生成对应的数据组织,一般可分为原始库、资源库、主题库、业务库、指标库等等,为后续的数据使用提供支持。
数据管理
数据管理是对数据的全流程生命周期管理,与标题中的数据管理不同的是,这里的数据管理是具体的管理工作,包括数据的质量管理、安全管理、运维管理等,数据管理是数据发挥作用的重要保障。中新赛克的Oceanmind数据治理平台,作为一套成熟的治理平台,融合了数据标准、数据处理、数据治理、数据服务、数据运维等多模块,为数据管理提供了高效支撑,同时针对不同行业推出方案+平台双支持,为数据的整体管理提供了重要保证。
数据使用
数据使用是数据管理的最终目标,只有数据被正确的使用了,数据管理才发挥出其真正的作用,数据服务不仅仅要将数据推出去,还需包括安全、快速、多场景支持等要求,数据使用包括分级分类、权限控制、传输加密等多方面因素,各企业在数据使用时需多加重视。
2020年作为数据经济的元年,数据将会扮演越来越重要的角色,各企业要立足当下,放眼未来,充分做好数据管理的战略规划与科学实施,从容应对数据化浪潮下的挑战,把握数字化转型的机遇,为企业的生产、经营、发展过程提供动力支持!



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